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公开(公告)号:CN105323604A
公开(公告)日:2016-02-10
申请号:CN201510717977.X
申请日:2015-10-29
Applicant: 西安交通大学
IPC: H04N21/2662 , H04N21/238 , H04N21/2343 , H04N21/433 , H04N21/44 , H04N21/472
CPC classification number: H04N21/2662 , H04N21/234309 , H04N21/23805 , H04N21/4331 , H04N21/44004 , H04N21/47202
Abstract: 本发明为一种QoE驱动的HTTP流媒体点播缓冲区控制方法,在点播过程中,服务器对视频数据进行转码、封装成多种不同质量级别的媒体流,并对媒体流进行切片存储;客户端采用分段式优化方法,根据实时的网络可用带宽,并考虑到用户对于媒体流播放卡顿的敏感性,对客户端缓冲区数据进行合理的预留;若不能对客户端缓冲区数据进行合理的预留,则客户端再利用自适应优化算法,请求与实时的网络可用带宽相适应的质量级别的媒体流,防止缓冲区数据下溢,实现了一种QoE驱动的HTTP流媒体点播缓冲区控制方法。
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公开(公告)号:CN105323604B
公开(公告)日:2018-03-16
申请号:CN201510717977.X
申请日:2015-10-29
Applicant: 西安交通大学
IPC: H04N21/2662 , H04N21/238 , H04N21/2343 , H04N21/433 , H04N21/44 , H04N21/472
Abstract: 本发明为一种QoE驱动的HTTP流媒体点播缓冲区控制方法,在点播过程中,服务器对视频数据进行转码、封装成多种不同质量级别的媒体流,并对媒体流进行切片存储;客户端采用分段式优化方法,根据实时的网络可用带宽,并考虑到用户对于媒体流播放卡顿的敏感性,对客户端缓冲区数据进行合理的预留;若不能对客户端缓冲区数据进行合理的预留,则客户端再利用自适应优化算法,请求与实时的网络可用带宽相适应的质量级别的媒体流,防止缓冲区数据下溢,实现了一种QoE驱动的HTTP流媒体点播缓冲区控制方法。
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公开(公告)号:CN106375790A
公开(公告)日:2017-02-01
申请号:CN201610846542.X
申请日:2016-09-23
Applicant: 西安交通大学
IPC: H04N21/238 , H04N21/2385 , H04N21/2662
CPC classification number: H04N21/23805 , H04N21/2385 , H04N21/2662
Abstract: 本发明为一种QoE(Quality of Experience,质量体验、用户体验)驱动的多频道HAS(HTTP Adaptive Streaming,HTTP自适应流媒体)码率自适应调度方法,通过视频内容类型、码率、卡顿三个因素,建立多频道HAS的QoE模型;服务端计算各个频道的消息参数值,包括该频道内的平均码率、平均码率级别、资源竞争的激烈程度,并将频道的消息参数值传递给各用户;根据接收到的频道的消息参数值和多频道HAS的QoE模型,制定QoE驱动的多频道HAS码率自适应算法,计算用户下一个视频切片请求的码率级别。
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公开(公告)号:CN106375790B
公开(公告)日:2019-04-09
申请号:CN201610846542.X
申请日:2016-09-23
Applicant: 西安交通大学
IPC: H04N21/238 , H04N21/2385 , H04N21/2662
Abstract: 本发明为一种QoE(Quality of Experience,质量体验、用户体验)驱动的多频道HAS(HTTP Adaptive Streaming,HTTP自适应流媒体)码率自适应调度方法,通过视频内容类型、码率、卡顿三个因素,建立多频道HAS的QoE模型;服务端计算各个频道的消息参数值,包括该频道内的平均码率、平均码率级别、资源竞争的激烈程度,并将频道的消息参数值传递给各用户;根据接收到的频道的消息参数值和多频道HAS的QoE模型,制定QoE驱动的多频道HAS码率自适应算法,计算用户下一个视频切片请求的码率级别。
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公开(公告)号:CN106485059A
公开(公告)日:2017-03-08
申请号:CN201610846541.5
申请日:2016-09-23
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F19/00
CPC classification number: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种面向场景的移动网络仿真可信度量化评估方法,针对移动现网和移动仿真网络的应用场景,采用网络主动测试工具获取网络数据包传输日志信息;分析数据包传输日志信息,提取数据包传输时延和丢包信息,生成现网场景和仿真场景的特征向量;然后计算现网场景特征向量与仿真场景特征向量的相似度,以量化仿真场景与现网场景的相似度。
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